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基于表面肌电信号的人体动作识别与交互的任务书
任务书
一、任务概述
传统的人机交互方式通常依赖键盘、鼠标、手柄等外设，使用此类设备操作时会给用户带来诸多限制，例如需要手动操作、动作受限、手指疲劳等等。近年来，基于表面肌电信号的人体动作识别技术成为了一种新的人机交互方式。本项目旨在利用表面肌电信号，设计一种基于人体动作识别的人机交互方法。
二、技术原理
肌电信号是人体运动时肌肉所产生的电信号，从物理角度讲，肌电信号是肌肉运动产生的生物电（电压）信号，可以通过传感器进行采集。当人体进行不同的肌肉运动时，肌肉会产生不同的电信号，通过对这些电信号进行采集，并进行信号处理，我们便可以实现对不同人体动作的识别。
三、研究重点和难点
1.数据采集难点：采集肌电信号数据时需要穿戴传感器，对穿戴传感器的要求较高，需要优化传感器的材料和结构，以更好地与人体接触，减小肌电信号的稳定性参数，从而更好地采集肌电信号数据。
2.特征提取难点：针对采集到的肌电信号数据进行特征提取是动作识别的关键，需要选取合适的特征提取算法，对采集到的肌电信号数据进行预处理，以便更好地提取特征。
3.分类器选择难点：动作识别任务的分类器选择具有很大的局限性，需要针对具体应用场景进行选择和优化。需要比较不同的分类器模型，选取最适合本项目的分类器模型，并进行精细化优化。
四、项目要求
1.设计一套基于肌电信号的人体动作识别系统。
2.需要设计一种合适的肌电传感器，以采集人体肌电信号。
3.需要进行肌电信号数据的采集、处理和分析，提取适合本项目的特征。
4.针对本项目的特征进行分类器的选择与优化，以得到更好的分类效果。
5.实现人体动作识别任务，并进行相关测试和分析。
6.参考同类项目的优秀经验进行迭代优化。
五、成果要求
1.设计一套完整的基于肌电信号的人体动作识别系统，并进行系统演示。
2.提交一篇论文，包含项目的研究难点、技术原理、研究过程、结果分析等。
3.提交一份设计文档，包含系统设计、数据处理、特征提取、分类器选择与优化等方面的详细描述。
4.提交一份演示文稿，能够清晰地演示系统的原理、功能、效果。
六、预计时间
本项目预计完成时间为3个月。其中第一个月主要是数据采集、预处理和特征提取等准备工作；第二个月主要是分类器选择与优化，以及系统的搭建和测试；第三个月主要是系统的优化迭代和文档的编写。
七、参考文献
1.T.W.Fukuoka,K.Tsutsumi,andK.Kaneko,“AnEMG-basedhuman-machineinterfaceforsimulatingcontroloftheautomobileclutchonapersonwithlower-limbdisabilityusingactiveimpedance,”IEEETransactionsonNeuralSystemsandRehabilitationEngineering,vol.23,pp.232–239,2015.
2.C.Ciocanel,R.L.DeLuca,andL.R.Nawab,“IdentificationofimposedmovementfromEMGsignalanalysis,”IEEETransactionsonRehabilitationEngineering,vol.8,pp.16–25,2000.
3.J.LiandK.Boushaba,Surfaceelectromyography(sEMG)signalprocessingforhuman-computerinterfaces,Springer,2021.